Python 웹 스크래핑 튜토리얼: 웹사이트에서 데이터 추출하기

최종 업데이트: February 9, 2026

요즘 웹에는 정말 어마어마한 양의 데이터가 쏟아지고 있어요. 실제로 전 세계 웹 스크래핑 소프트웨어 시장이 규모로 커질 거라는 전망도 있죠. 비즈니스 분석가, 마케터, 혹은 데이터에 관심 많은 입문자라면, 웹사이트에서 데이터 추출 능력은 이제 필수 스킬이 됐습니다. 저처럼 반복되는 복붙 작업에서 벗어나, 바로 인사이트와 깔끔한 스프레드시트, 자동화의 편리함을 누리고 싶다면 이 글이 딱 맞을 거예요.

이럴 때 Python이 정말 빛을 발합니다. Python은 데이터 분야에서 만능으로 통하는 언어라, 입문자도 쉽게 시작할 수 있고, 한두 페이지 스크래핑부터 수천 페이지 크롤링까지 거뜬하게 해냅니다. 이번 실습형 튜토리얼에서는 Python을 활용한 웹 스크래핑의 기초부터, 동적 웹사이트 대응법, 그리고 처럼 AI가 탑재된 노코드 웹 스크래퍼까지 쭉 소개할게요. 코딩을 배우고 싶든, 빠른 해결책이 필요하든, 여기서 다 확인할 수 있습니다.

웹 스크래핑이란? 그리고 Python으로 웹사이트에서 데이터를 추출하는 이유

웹 스크래핑은 웹사이트에서 정보를 자동으로 모아와서, 스프레드시트나 CSV, 데이터베이스 등 분석이나 비즈니스에 바로 쓸 수 있는 형태로 바꿔주는 과정이에요(). 손으로 일일이 복사-붙여넣기 하는 대신, 스크래퍼가 사람보다 훨씬 빠르고 대규모로 데이터를 모아줍니다.

이런 기술이 왜 중요할까요? 요즘 비즈니스는 데이터 기반 의사결정이 핵심이에요. 는 데이터(대부분 스크래핑된 데이터 포함)를 활용해 가격 전략, 시장 조사, 리드 발굴 등 다양한 결정을 내립니다. 경쟁사 가격을 매일 모니터링하거나, 부동산 매물을 한 번에 모으거나, 맞춤형 리드 리스트를 만드는 것도 모두 가능합니다.

그렇다면 왜 Python일까요? 이유는 아주 명확합니다:

why-python-benefits.png

  • 가독성 & 단순함: Python은 문법이 직관적이라 입문자도 금방 배울 수 있고, 스크래핑 코드도 쉽게 짤 수 있어요().
  • 풍부한 생태계: requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium 등 다양한 라이브러리로 웹페이지 요청, 파싱, 브라우저 자동화까지 손쉽게 할 수 있습니다.
  • 강력한 커뮤니티: Python은 라서, 튜토리얼, 포럼, 코드 예제가 넘쳐납니다.
  • 확장성: 간단한 스크립트부터 대규모 크롤러까지 모두 Python으로 처리할 수 있어요.

즉, Python은 웹 데이터 세계로 들어가는 최고의 입장권입니다. 입문자든 데이터 분석가든 누구나 쉽게 시작할 수 있죠.

시작하기: Python 웹 스크래핑 기본 워크플로우

코드를 짜기 전에, Python으로 웹사이트에서 데이터를 추출하는 기본 흐름을 먼저 볼게요:

web-scraping-workflow-steps.png

  1. 환경 세팅: Python과 필요한 라이브러리(requests, BeautifulSoup 등) 설치
  2. 웹페이지 요청: Python으로 대상 웹페이지의 HTML을 받아오기
  3. HTML 파싱: 파서로 페이지 구조를 분석
  4. 데이터 추출: 원하는 정보 찾아서 뽑아내기
  5. 결과 저장: 데이터를 CSV, Excel, 데이터베이스 등으로 저장

코딩 고수가 아니어도 괜찮아요. Python 설치와 스크립트 실행만 할 줄 알면 절반은 성공입니다. 완전 초보라면 이나 Jupyter 노트북을 추천하지만, 기본 텍스트 에디터도 충분해요.

주요 라이브러리:

  • requests — 웹페이지 요청
  • BeautifulSoup — HTML 파싱
  • pandas — 데이터 저장 및 정제(선택이지만 강력 추천)

Python 웹 스크래핑 라이브러리 선택: BeautifulSoup, Scrapy, Selenium 비교

모든 Python 스크래핑 도구가 똑같진 않아요. 대표적인 세 가지를 간단히 비교해볼게요:

도구적합한 용도장점단점
BeautifulSoup단순/정적 페이지, 초보자용사용법 간단, 설정 최소, 문서 풍부대규모 크롤링/동적 콘텐츠에는 부적합
Scrapy대규모/다중 페이지 크롤링빠름, 비동기, 파이프라인 내장, 크롤링/저장 자동화학습 곡선 있음, 소규모 작업엔 과함, JavaScript 미지원
Selenium동적/JavaScript 기반 사이트, 자동화JS 렌더링, 사용자 동작 시뮬레이션, 로그인/클릭 지원느림, 리소스 많이 소모, 설정 복잡

BeautifulSoup: 간단한 HTML 파싱에 최적

BeautifulSoup은 입문자와 소규모 프로젝트에 딱 맞는 도구예요. 몇 줄만 써도 HTML을 파싱하고 원하는 요소를 쉽게 뽑아낼 수 있습니다. 대상 사이트가 대부분 정적이라면(복잡한 JavaScript 없음), BeautifulSoup과 requests만으로 충분해요.

예시:

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3url = "https://example.com"
4response = requests.get(url)
5soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
6titles = [h2.text for h2 in soup.find_all('h2', class_='product-title')]
7print(titles)

추천 상황: 단발성 스크래핑, 블로그, 상품 페이지, 디렉터리 등

Scrapy: 대규모/구조화된 크롤링에 강력

Scrapy는 전체 사이트 크롤링이나 수천 페이지를 다루는 대형 프로젝트에 딱 맞는 프레임워크입니다. 비동기 방식으로 빠르고, 데이터 정제/저장 파이프라인도 내장되어 있고, 링크 자동 추적도 지원해요.

예시:

1import scrapy
2class ProductSpider(scrapy.Spider):
3    name = "products"
4    start_urls = ["https://example.com/products"]
5    def parse(self, response):
6        for item in response.css('div.product'):
7            yield {
8                'name': item.css('h2::text').get(),
9                'price': item.css('span.price::text').get()
10            }

추천 상황: 대형 프로젝트, 정기 크롤링, 속도와 구조가 중요한 경우

Selenium: 동적/JavaScript 기반 웹사이트 대응

Selenium은 실제 브라우저(Chrome, Firefox 등)를 제어해서, JavaScript로 데이터가 로드되거나 로그인, 버튼 클릭 등 사용자 동작이 필요한 사이트도 처리할 수 있어요.

예시:

1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.by import By
3driver = webdriver.Chrome()
4driver.get("https://example.com/login")
5driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys("myuser")
6driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys("mypassword")
7driver.find_element(By.XPATH, "//button[@type='submit']").click()
8dashboard = driver.find_element(By.ID, "dashboard").text
9print(dashboard)
10driver.quit()

추천 상황: 소셜미디어, 주식 사이트, 무한 스크롤, 소스 보기 시 데이터가 안 보이는 경우 등

실습: Python으로 웹사이트에서 데이터 추출하는 단계별 가이드

이번에는 requestsBeautifulSoup을 활용해서, 도서 목록 사이트에서 책 제목, 저자, 가격을 추출하는 예제를 살펴볼게요.

1단계: Python 환경 세팅

필요한 라이브러리 설치:

1pip install requests beautifulsoup4 pandas

스크립트에서 라이브러리 불러오기:

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3import pandas as pd

2단계: 웹사이트에 요청 보내기

HTML 가져오기:

1url = "http://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html"
2response = requests.get(url)
3if response.status_code == 200:
4    html = response.text
5else:
6    print(f"Failed to retrieve page: {response.status_code}")

3단계: HTML 파싱

BeautifulSoup 객체 생성:

1soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

책 정보가 담긴 컨테이너 찾기:

1books = soup.find_all('article', class_='product_pod')
2print(f"Found {len(books)} books on this page.")

4단계: 필요한 데이터 추출

각 책의 세부 정보 추출:

1data = []
2for book in books:
3    title = book.h3.a['title']
4    price = book.find('p', class_='price_color').text
5    data.append({"Title": title, "Price": price})

5단계: 데이터 저장

DataFrame으로 변환 후 저장:

1df = pd.DataFrame(data)
2df.to_csv('books.csv', index=False)

이제 분석에 바로 쓸 수 있는 깔끔한 CSV 파일이 완성됐어요!

문제 해결 팁:

  • 결과가 비어 있다면, 데이터가 JavaScript로 로드되는지 확인하세요(다음 섹션 참고).
  • 브라우저 개발자 도구로 HTML 구조를 꼭 확인하세요.
  • get_text(strip=True)와 조건문으로 누락 데이터도 처리할 수 있습니다.

동적 콘텐츠 대응: JavaScript로 렌더링되는 데이터 추출하기

요즘 웹사이트는 JavaScript를 많이 써서, 원하는 데이터가 처음 HTML에 없고, 페이지가 뜬 뒤에야 로드되는 경우가 많아요. 이럴 땐 스크래퍼가 빈 결과만 줄 수 있습니다.

해결 방법:

  • Selenium: 실제 브라우저처럼 동작해서, 콘텐츠가 로드될 때까지 기다리고, 버튼 클릭이나 스크롤도 가능합니다.
  • Playwright/Puppeteer: 더 고급 브라우저 자동화 도구(원리는 비슷해요)

Selenium 간단 가이드:

  1. Selenium과 브라우저 드라이버(예: ChromeDriver) 설치
  2. 명시적 대기(Explicit Wait)로 콘텐츠 로드 기다리기
  3. 렌더링된 HTML을 BeautifulSoup으로 파싱해 데이터 추출

예시:

1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.by import By
3from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
4from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
5driver = webdriver.Chrome()
6driver.get("https://example.com/dynamic")
7WebDriverWait(driver, 10).until(
8    EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "dynamic-content"))
9)
10html = driver.page_source
11soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
12# 이전과 동일하게 데이터 추출
13driver.quit()

Selenium이 필요한 경우:

  • requests.get()으로 가져온 HTML에 데이터가 없는데, 브라우저에서는 보이는 경우
  • 무한 스크롤, 팝업, 로그인 등 사용자 상호작용이 필요한 경우

AI로 웹 스크래핑 간소화: Thunderbit로 웹사이트에서 데이터 추출하기

솔직히, 때로는 코드보다 데이터가 더 중요할 때가 있죠. 이럴 때 가 진짜 해결책이 됩니다. Thunderbit는 AI 기반 Chrome 확장 프로그램으로, 몇 번만 클릭하면 어떤 웹사이트든 데이터를 추출할 수 있어요. Python 코딩이 전혀 필요 없습니다.

Thunderbit 사용법:

  1. 대상 웹사이트 열기
  2. Thunderbit 아이콘 클릭 후 “AI 필드 추천” 선택 – Thunderbit의 AI가 페이지를 분석해 추출할 데이터를 추천해줍니다(예: 상품명, 가격, 이메일 등)
  3. 필요시 필드 조정 후 “스크래핑” 클릭
  4. 데이터를 Excel, Google Sheets, Notion, Airtable 등으로 바로 내보내기

Thunderbit의 장점:

  • 코딩 지식 불필요 – 컴퓨터에 익숙하지 않아도 누구나 쉽게 사용 가능
  • 하위 페이지, 페이지네이션 자동 처리 – 여러 페이지의 상품 정보도 한 번에 추출
  • 자연어 명령 지원 – “모든 상품명과 가격 추출”처럼 말로 지시하면 AI가 알아서 처리
  • 인기 사이트용 즉시 사용 템플릿 – Amazon, Zillow, LinkedIn 등은 클릭 한 번이면 끝
  • 무료 데이터 내보내기 – CSV, Excel 다운로드 또는 원하는 툴로 바로 전송

Thunderbit는 하며, 무료 플랜으로 최대 6페이지(또는 체험 부스트 시 10페이지)까지 스크래핑할 수 있습니다. 비즈니스 사용자에겐 시간 절약, 개발자에겐 프로토타입 제작에 딱이에요.

스크래핑 후 데이터 정제 및 분석: Pandas와 NumPy 활용

데이터를 추출하는 게 끝이 아니죠. 웹에서 얻은 데이터는 중복, 누락, 이상한 형식 등으로 지저분한 경우가 많아요. 이럴 때 Python의 pandasNumPy가 정말 유용합니다.

주요 정제 작업:

  • 중복 제거: df.drop_duplicates(inplace=True)
  • 누락값 처리: df.fillna('Unknown') 또는 df.dropna()
  • 데이터 타입 변환: df['Price'] = df['Price'].str.replace('$','').astype(float)
  • 날짜 파싱: df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
  • 이상치 필터링: df = df[df['Price'] > 0]

기본 분석:

  • 요약 통계: df.describe()
  • 카테고리별 그룹화: df.groupby('Category')['Price'].mean()
  • 간단한 시각화: df['Price'].hist() 또는 df.groupby('Category')['Price'].mean().plot(kind='bar')

더 복잡한 수치 연산이나 빠른 배열 처리가 필요하다면 NumPy를 활용하세요. 하지만 대부분의 비즈니스 분석은 pandas만으로 충분해요.

참고 자료: pandas가 처음이라면 가이드를 참고하세요.

성공적인 Python 웹 스크래핑을 위한 팁과 체크리스트

웹 스크래핑은 강력하지만, 책임감 있게 써야 해요. 아래 체크리스트 참고해서 안전하게 스크래핑하세요:

  • robots.txt와 이용약관 준수: 사이트가 스크래핑을 허용하는지 꼭 확인()
  • 서버 과부하 방지: 요청 간 딜레이 추가(time.sleep(2))로 사람처럼 천천히 접근
  • 실제 브라우저 헤더 사용: User-Agent 설정으로 브라우저처럼 보이게 하기
  • 에러 처리: try/except로 실패한 요청 재시도
  • 프록시 회전: 대규모 스크래핑 시 IP 차단 방지를 위해 프록시 사용 고려
  • 윤리적/합법적 사용: 허가 없이 로그인 뒤 데이터나 개인정보는 수집하지 않기
  • 작업 기록: 언제, 어디서, 무엇을 스크래핑했는지 기록 남기기
  • 공식 API 활용: HTML 스크래핑보다 API가 있으면 우선 사용

더 많은 팁은 에서 확인하세요.

결론 & 핵심 요약

Python을 활용한 웹 스크래핑은 웹의 방대한 정보를 구조화된 데이터로 바꿔주는 강력한 무기입니다. requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium 같은 코드 기반 도구든, 같은 노코드 AI 웹 스크래퍼든, 누구나 웹사이트에서 데이터를 추출해 새로운 인사이트를 얻을 수 있어요.

기억하세요:

  • 처음엔 단순하게, 한 페이지부터 시작하세요.
  • 목적에 맞는 도구를 선택하세요(기본은 BeautifulSoup, 대규모는 Scrapy, 동적 사이트는 Selenium, 노코드는 Thunderbit).
  • pandas와 NumPy로 데이터 정제 및 분석까지 마무리하세요.
  • 항상 윤리적이고 책임감 있게 스크래핑하세요.

직접 도전해보고 싶나요? 오늘의 뉴스 헤드라인이나 상품 목록 등 작은 프로젝트부터 시작해보세요. 코드가 부담스럽다면 로 AI의 힘을 경험해보세요.

더 많은 튜토리얼과 팁, 웹 스크래핑 노하우는 에서 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

1. 웹 스크래핑이란 무엇이며, Python이 인기인 이유는?
웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 자동으로 추출하는 기술이에요. Python은 문법이 쉽고, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium 등 강력한 라이브러리와 커뮤니티 지원 덕분에 웹 스크래핑에 널리 쓰입니다().

2. 웹 스크래핑에 어떤 Python 라이브러리를 써야 하나요?
정적/간단한 페이지는 BeautifulSoup, 대규모/다중 페이지 크롤링은 Scrapy, 동적/JavaScript 기반 사이트는 Selenium을 추천해요. 각각의 장단점이 있으니 목적에 맞게 선택하세요().

3. JavaScript로 데이터가 로드되는 사이트는 어떻게 처리하나요?
Selenium(또는 Playwright)으로 브라우저를 시뮬레이션해서, 콘텐츠가 로드될 때까지 기다린 뒤 데이터를 추출하세요. 네트워크 트래픽을 분석해 API 엔드포인트를 찾는 방법도 있습니다.

4. Thunderbit란 무엇이며, 웹 스크래핑을 어떻게 간소화하나요?
는 AI 기반 Chrome 확장 프로그램으로, 코딩 없이도 어떤 웹사이트든 데이터 추출이 가능합니다. AI가 필드 추천, 하위 페이지/페이지네이션 처리, Excel/Google Sheets/Notion/Airtable로 데이터 내보내기까지 자동화합니다.

5. Python에서 추출한 데이터를 어떻게 정제/분석하나요?
pandas로 중복 제거, 누락값 처리, 데이터 타입 변환, 분석까지 모두 할 수 있어요. 수치 연산은 NumPy, 시각화는 pandas와 Matplotlib을 함께 활용하세요().

여러분의 데이터가 항상 깔끔하고, 구조화되어, 바로 활용할 수 있길 바랍니다.

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Shuai Guan
Shuai Guan
Co-founder/CEO @ Thunderbit. Passionate about cross section of AI and Automation. He's a big advocate of automation and loves making it more accessible to everyone. Beyond tech, he channels his creativity through a passion for photography, capturing stories one picture at a time.
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